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聚类算法最新视觉报道_k-means聚类算法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

聚类算法

深度学习聚类算法总结（已打包）在撰写学术论文的过程中，深度聚类技术扮演着举足轻重的角色。作为数据预处理的关键环节，它极大地促进了数据集的条理化与深入理解。特别是在实验设计与实践阶段，深度聚类的成果不仅是量化与质化分析不可或缺的一环，更是验证研究假设、评估模型性能的有效工具。通过精心设计的聚类结果可视化展示，我们能够直观而生动地阐述所提出方法如何显著提升了数据的区分度，或是如何精准地识别出数据中潜藏的有价值群组结构，从而增强论文的说服力与可读性。此次，我精心整理了涵盖58篇顶尖会议上发表的深度聚类领域前沿论文的宝贵资源。这些论文不仅代表了该领域的最新研究成果与趋势，我还特别附上了基于PyTorch与TensorFlow框架的复现代码，旨在为同学们在探索论文主题、构思创新研究方法时提供坚实的理论基础与便捷的实践工具。相信这些资源的加入，将极大地促进同学们的研究进展，助力大家在学术道路上取得更加辉煌的成就。

一篇笔记搞懂十大聚类算法！ 𐟓š 这可能是全网最全的无监督学习总结，涵盖了K-means、层次聚类、DBSCAN等十大热门聚类算法，还有对应的PyTorch代码实现。学机器学习的一定要收藏好！ 𐟔 目录无监督学习聚类聚类算法简介算法分类距离度量闵可夫斯基度规常见的聚类算法原型聚类 (prototype-based clustering) K-means聚类 K-Means类概述 sklearn库K-Means类主要参数 MiniBatchKMeans类主要参数 K值的评估标准 K-Means代码实例学习向量量化 (Learning Vector Quantization) 高斯混合聚类 (Mixture of Gaussian) Fuzzy C-means聚类密度聚类 (density-based clustering) DBSCAN聚类层次聚类 (hierarchical clustering) 自底向上的聚合层次聚类方法（或凝聚层次聚类）自顶向下的分解层次聚类方法（或分裂层次聚类）其他无监督学习方法主成成分分析 (PCA) 异常值检测 (Anomaly Detection或Outlier Detection) 𐟓– 详细讲解 K-Means聚类 K-Means是一种“基于原型的聚类”，在现实聚类任务中极为常用。它将训练集分成k个簇，簇内相似度高，簇间相似度低。定义K个质心（centre_id），这在一开始可以初始化为随机的，也可以从数据集中任选k个对象作为初始簇中心。将每个训练样本基于其到质心的距离分配到最近的质心所代表的簇。重新计算所有簇的质心，将每个质心更新为当前簇中所有训练样本点的均值。不断重复步骤2与3直到收敛（即质心不再发生变化）。 DBSCAN聚类 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域参数来刻画样本分布的紧密程度。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪音的空间数据库中发现任意形状的簇。它将簇定义为密度相连的点的最大的集合。将点的密度将点分为三类：核心点、边界点和背景点。 OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）也是一种典型的基于密度的聚类方法，是DBSCAN的变种，对于不同密度能够更好地处理。层次聚类层次聚类，顾名思义，是一种能够构建有层次的簇的算法。层次聚类视图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略（或凝聚层次聚类），也可以采用“自顶向下”的分拆策略（或分裂层次聚类）。传统的层次聚类传统的基于层次的树图。 PCA降维 PCA（Principal Component Analysis）是降维的一种常用方法，主要用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中，可以减少冗余信息造成的误差，提高精度。同时也可以加速后续的计算速度。异常值检测异常值检测常借助聚类或距离计算进行，如将远离所有簇中心的样本作为异常点，或者将密度极低处的样本作为异常点。最近有研究提出基于“隔离性”（isolation）可快速检测出异常点。异常检测算法具有少量的异常样本和大量的正常样本，常应用于诈骗识别、工业零件问题检测等。

2024K-Means十大新用 𐟔 2024年，K-Means聚类算法的应用领域将进一步扩展和深化。以下是未来可能的研究方向和应用领域： 1️⃣ 𐟓Š 数据挖掘与用户分群：在电子商务和营销领域，K-Means可用于分析用户行为数据，帮助识别不同的用户群体，实现精准的市场细分和个性化营销策略。 2️⃣ 𐟖𜯸 图像处理与分割： K-Means可用于图像分析，如自动分割图像成多个部分，或用于降维处理，提取图像的关键特征。 3️⃣ 𐟎Ž訍系统：在推荐系统中，K-Means可用于聚类类似的物品或用户，提高推荐的准确性和相关性。 4️⃣ 𐟔젧”Ÿ物信息学与基因数据分析： K-Means可用于基因表达数据的聚类，帮助科学家们识别具有相似表达模式的基因，从而揭示基因功能和生物学调控网络。 5️⃣ 𐟓š 文本挖掘与主题模型：在自然语言处理领域，K-Means可以用于文档聚类，帮助识别文本数据中的主要主题或模式。 6️⃣ 𐟚蠥𜂥𘸦〦𕋯𜚊在金融、网络安全等领域，K-Means可以用于识别异常模式或异常行为，如欺诈检测。 7️⃣ 𐟌 物联网（IoT）与智能城市：在物联网数据分析中，K-Means可以用于从传感器数据中识别模式，如环境监测、交通流量分析等。 8️⃣ 𐟑堧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析： K-Means可用于社交网络数据，帮助识别兴趣群体或社区结构。 9️⃣ 𐟏堥Œ𛧖—保健数据分析：在医疗领域，K-Means可用于患者数据的聚类分析，如基于症状或治疗反应的患者分群。 𐟔Ÿ 𐟓ˆ 金融市场分析： K-Means在金融市场分析中的应用，如股票市场的模式识别和风险分析。

56页PPT，秒懂机器学习算法！ 𐟤–️机器学习在当今社会中有着广泛的应用，作为人工智能的核心之一，它包含了许多经典的算法。今天，我将通过45页PPT详细介绍这十二大经典算法。 𐟑‡𐟑‡𐟑‡ 回归算法基于实例的算法正则化算法决策树算法贝叶斯算法基于核的算法聚类算法关联规则算法人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法这些算法是机器学习的基础，理解和掌握它们对于深入学习人工智能非常重要。希望这份PPT能帮助你更好地理解这些经典算法！

K-means聚类，优劣解析！今天我们来聊聊K-means聚类的优缺点，希望能帮到你更好地理解这个算法。 𐟌Ÿ优点：实现简单：K-means算法的思路非常直观，实现起来也不复杂，适合初学者。计算效率高：K-means的时间复杂度是O(n)，即使在处理大规模数据集时也能快速收敛，效率很高。灵活性高：K-means能够适应不同类型的属性，应用范围广泛。 ⚠️缺点：需要预先设定K值：K-means的一个大问题是需要预先设定聚类数量K。在实际应用中，正确的K值往往是未知的，设定不当可能导致聚类效果差。对初始值敏感：K-means的初始质心选择会影响最终结果。如果初始选择不好，可能导致算法陷入局部最优。对异常值敏感：K-means对异常值非常敏感，少量的异常值会对质心的移动产生较大影响，进而影响整个聚类效果。对不规则或大小差异较大的聚类效果较差：K-means假设聚类空间是凸的，对于不规则形状的数据分布或者各类别样本数目差别较大的数据，聚类效果不佳。在实际使用K-means算法时，我们需要充分考虑其优缺点，并根据实际需求选择适合的聚类算法。希望这些信息对你有所帮助！

𐟤–人工智能十大算法揭秘！𐟔 𐟎“想要深入了解人工智能领域，怎么能错过这十大经典算法呢？今天就来一起探索这些算法的奥秘吧！ 1️⃣ 决策树（Decision Tree）𐟌𓊥†𓧭–树是在已知概率的基础上，通过构建树形结构来评估项目风险和可行性的方法。它以直观的方式展示了各种可能的结果及其概率。 2️⃣ k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）𐟓Š 这是一种迭代求解的聚类分析算法，它将数据分为K个组，通过计算每个对象与聚类中心的距离来进行分配，使得每个聚类内的数据点尽可能相近。 3️⃣ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）𐟚€ 支持向量机是一种监督学习下的二元分类器，它通过求解最大边距超平面来找到最佳决策边界。 4️⃣ 邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN）𐟑助‚𛨿‘算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，它通过寻找每个样本的K个最近邻来代表该样本，并进行分类。 ...... 𐟔这些算法是人工智能领域的重要基石，掌握它们将有助于你更深入地理解机器学习的原理和应用。赶快行动起来，一起探索人工智能的奇妙世界吧！𐟚€

Kmeans聚类算法对异常值敏感吗？𐟤” Kmeans聚类算法对异常值非常敏感。它是一种基于距离的聚类方法，通过计算簇中心来划分数据点。然而，当数据集中存在异常值时，Kmeans的簇中心可能会偏离实际位置，因为簇内数据点的均值容易受到极端值的影响。𐟓Š 例如，在一个包含异常值的数据集中，Kmeans算法可能会将一个远离其他数据点的异常值视为一个独立的簇，导致簇中心计算错误。这种情况下，聚类结果可能会失去原有的意义，无法准确反映数据的真实分布。𐟔 因此，在使用Kmeans算法时，需要注意数据集中是否存在异常值，并进行相应的处理，以提高聚类结果的准确性。𐟔犊在实际应用中，可以通过以下方法来解决Kmeans对异常值的敏感性问题：对数据进行预处理，去除或修正异常值。使用其他更鲁棒的聚类算法，如DBSCAN或OPTICS，这些算法对异常值的敏感性较低。在计算簇中心时，使用其他统计量，如中位数或四分位数，而不是均值，以减少异常值的影响。通过这些方法，可以有效提高Kmeans聚类算法在处理异常值时的准确性和可靠性。𐟓ˆ

大学科研入门指南 | 直球宣传员！嘿，同学们！你们知道吗？科研其实并没有你们想象的那么难入门！𐟘Ž 如果你还在为找不到好的导师而发愁，那你可真是错过了一个大宝藏！今天我就来给大家推荐一个超级会教、超级有料的导师，绝对让你受益匪浅！首先，导师虽然多，但真正能教你东西的并不多。很多大佬们都喜欢自己秀，但真正愿意花时间教你、讲解的人并不多。所以，找到一个能向下兼容你的导师，真的是太不容易了！我给大家推荐的这位导师，不仅科研水平高，而且特别会教。他的研究领域非常广泛，包括但不限于不确定性建模、人工智能、机器学习、管理决策、模式识别、数据挖掘、图像处理和信息融合等等。无论你对哪个方向感兴趣，他都能给你提供很多有用的建议和指导。特别值得一提的是，他在多模态、多视图数据的聚类算法研究以及k近邻的数据分类算法研究方面特别有心得。如果你对这些方向感兴趣，或者有任何关于SCI、顶刊、普刊、论文等相关的问题，都可以向他探讨。总之，找到一个好的导师真的能让你少走很多弯路。希望这篇文章能帮到你，让你的科研之路更加顺畅！𐟚€

kmeans算法步骤嘿，大家好！今天我们来聊聊如何使用K-means聚类算法，特别是如何在Python中实现它。这个过程其实挺有意思的，特别是当你面对一堆看似无序的数据时，通过聚类算法可以找到隐藏的模式。好了，废话不多说，直接进入正题吧！数据透视：初步观察 𐟑€ 首先，我们需要读取数据集并进行初步的观察。通常，我们会通过绘制散点图矩阵来了解数据的分布情况。然而，如果数据维度过多，这样的可视化效果并不理想。所以，我们需要一个降维工具来帮助我们。利用PCA降维：降低维度 𐟌 PCA（主成分分析）是一个非常强大的降维工具。通过PCA，我们可以将数据降至几个关键维度，这样我们就能更直观地分析数据了。在这个例子中，我们将数据降至3个主成分，并绘制成3D散点图。从3D散点图中，我们可以初步观察到数据中可能存在的聚类结构。寻找最佳聚类数目：手肘法 𐟓ˆ 接下来，我们要确定最佳的聚类数目。K-means算法允许我们尝试不同的聚类数，从2到7类不等。我们可以通过计算每种聚类数下的SSE（误差平方和）来评估不同聚类的效果。然后，我们绘制SSE随聚类数的变化曲线。观察这条曲线，你会发现它在聚类数为4时出现了一个拐点，这告诉我们4类可能是最佳聚类数。进一步验证：轮廓系数 𐟓Š 为了进一步验证我们的发现，我们还可以使用轮廓系数来评估不同聚类的效果。轮廓系数可以衡量每个数据点的相似度，从而帮助我们确定最佳的聚类数。我们计算2到7类聚类的轮廓系数，发现当聚类数为4时，轮廓系数最高，这进一步支持了我们的结论。总结 𐟓 通过上述步骤，我们可以确定K-means聚类的最佳聚类数为4。这样，我们就能更有效地对数据进行分类和分析。希望这个例子能帮到你，让你对如何使用K-means聚类算法有一个更清晰的认识。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

计算机视觉学习路线：从基础到进阶如果你对计算机视觉感兴趣，那么这条学习路线可能会对你有所帮助。计算机视觉是一个结合了计算机科学、数学和工程知识的交叉学科领域。以下是一个系统化的学习路线，涵盖了从基础知识到深入研究的主要内容。基础准备 𐟓š 数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量（ENGR108）。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题等。编程基础 Python 或 C++：熟悉编程语言及相关的计算视觉库，如OpenCV、NumPy等。计算机视觉基础知识 𐟖寸图像处理图像的基本操作：读写图像、颜色空间转换。图像的基本处理技术：平滑、锐化、边缘检测（Sobel、Canny）。图像变换：傅里叶变换、直方图均衡化。特征提取关键点检测：Harris角点检测、SIFT、SURF。描述子提取：ORB、BRIEF。图像配准和全景拼接图像配准技术：特征匹配、单应性矩阵。全景图像拼接：使用RANSAC进行稳健匹配。经典计算机视觉算法 𐟧 机器学习基础回归模型：线性回归和逻辑回归。分类模型：K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）。聚类算法：K-means、层次聚类等。传统CV模型主成分分析（PCA）：数据降维。图像分割：K-means、GrabCut、Watershed算法。特征提取方法：SIFT、SURF、HOG、LBP算法。深度学习基础 𐟌 神经网络基础多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架 TensorFlow或 PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。希望这条学习路线能帮助你更好地理解计算机视觉，并在这个领域取得成功！如果你觉得有用，记得点赞和关注哦~

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